Amélioration de la qualité de modèles: Une étude de deux approches complémentaires
Résumé
Une des principales activités de l'IDM est la gestion de l'évolution de modèles. Cette dernière a pour principal défi d'arriver à préserver, voire d'améliorer la qualité des modèles. Dans la littérature, deux différentes approches ont été proposées pour améliorer la qualité de modèles : la gestion d'incohérences de modèles et le refactoring de modèles. Même si ces deux approches ont des objectifs différents, elles viennent répondre à un souci commun : la détection et la résolution de défauts trouvés dans un modèle, le terme défaut portant une interprétation différente pour chacune des deux approches. La gestion d'incohérences de modèles et le refactoring de modèles s'appuient, pour la plupart des travaux, sur des techniques similaires. Dans cet article, nous étudierons et classifierons l'état de l'art en gestiond'incohérences de modèles et de refactoring de modèles. Nous montrerons que ces deux approches sont complémentaires et doivent co-exister pour améliorer la qualité d'un modèle au sein d'un même processus d'évolution, en endiguant au maximum les défauts pouvant en découler. ABSTRACT. One of the main activities of Model-Driven Engineering is how to manage model evolution. The major challenge is to preserve or improve model quality. In the research literature, two different approaches have been proposed to achieve such quality improvement: model inconsistency management and model refactoring. Although both approaches have different objectives, they have the same common interest: to detect and resolve model defects, where the term defect should be interpreted differently for each approach. Despite their different goals, both approaches rely on similar underlying techniques. In this article, we survey and classify the state-of-the-art in model inconsistency management and model refactoring. We also illustrate that both approaches are complementary and should co-exist to help to improve model quality during model evolution by detecting and reducing model defects that may arise.